Incorporating visual features into word embeddings:A bimodal autoencoder-based approach

最新推荐文章于 2024-11-16 11:47:32 发布
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博客围绕将视觉特征融入词嵌入展开，采用双模态自编码器方法，在信息技术领域，这有助于提升相关模型对文本和视觉信息的处理能力。

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震

【论文解读 WWW 2019 | MVAE】Multimodal Variational Autoencoder for Fake News Detection
byn12345的博客
07-10 8122
论文题目：MVAE: Multimodal Variational Autoencoder for Fake News Detection 论文来源：WWW 2019 论文链接：https://doi.org/10.1145/3308558.3313552 代码链接：https://github.com/dhruvkhattar/MVAE 关键词：多模态融合；图片；文本；变分自编码器；假新闻检测；microblogs 文章目录1 摘要2 引言3 模型3.1 模型概览3.2 编码器3.3 解码器3.4 假.
【层级多标签文本分类】Incorporating Hierarchy into Text Encoder: a Contrastive Learning Approach for Hierarchic
wuli_乖
08-26 2903
层次文本分类是多标签分类的一个极具挑战性的子任务，因为它的标签层次结构复杂。现有方法分别对文本和标签层次进行编码，并混合它们的表示用于分类，其中所有输入文本的层次保持不变。在本工作中，我们提出了层次制导的对比学习(HGCLR)来直接将层次结构嵌入到文本编码器中，而不是分别对它们进行建模。在训练过程中，HGCLR在标签层次的指导下为输入文本构造正样本。通过将输入文本及其正样本放在一起，文本编码器可以学习独立地生成分层感知的文本表示。因此，经过训练后，HGCLR增强型文本编码器可以省去冗余层次结构。在三个基准数
VINERy
code_fighter 博客
09-30 180
latex语法
code_fighter 博客
06-12 6939
文章目录上下标括号分数开方对数向量三角运算省略号需要转义的字符普通符号希腊字母集合运算逻辑运算微积分箭头求和、连乘和积分号数字模式重音符连线符号矩阵 上下标 命令 显示 x_{2} x2x_{2}x2​ x^2 x2x^{2}x2 括号 () [] 直接写就行，而 {} 则需要转义 y \in {3, 4, 5} : y∈{3,4,5}y \in \{3, 4, 5\}...
深度自编码器python实现
gentelyang的博客
08-22 8539
深度自编码器的原理上一节已经讲过，这次我们来看一下它的python代码实现，这是基于mnist的自编码实现。 from __future__ import division, print_function, absolute_import import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
李宏毅2020ML——P58 自动编码器
weixin_44177594的博客
03-23 569
自编码器introduceapplicationtext retrievalbeforeauto-encoder——text retrievalSimilar Image SearchPre-training DNNfor CNNOther Auto-encoderDe-noising auto-encodergeneration introduce 与PCA对比 can deep 效果对比 二维可视化 application text retrieval before auto-encoder
RT-2论文翻译: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control
机器学习实战
01-26 1550
在广泛的Web规模数据集上预训练的高容量模型为各种下游任务提供了有效且强大的平台：大型语言模型不仅可以实现流畅的文本生成（Anil等，2023；Brohan等，2022；OpenAI，2023），还能实现新兴的问题解决（Cobbe等，2021；Lewkowycz等，2022；Polu等，2022）以及散文（Brown等，2020；OpenAI，2023）和代码（Chen等，2021）的创造性生成，而视觉语言模型则实现了开放词汇的视觉识别（Kirillov等，2023；Minderer等，2022；
Octree-GS: Towards Consistent Real-time Rendering with LOD-Structured 3D Gaussians
初见月
10-08 1067
Octree-GS通过解决多尺度训练图像中的LOD冲突和减少纹理丰富或放大视图中的冗余高斯来解决先前的限制，从而克服锯齿和渲染效率低下的问题。
YOLO-SLD: An Attention Mechanism-ImprovedYOLO for License Plate Detection
最新发布
TJMtaotao的博客，高校计算机教师
11-16 1468
本文提出了YOLO-SLD模型，改进YOLOv7以提升车牌检测准确性，集成SimAM注意力机制，首次在CCPD数据集上验证。模型在mAP@0.5值上达到98.91%，轻量化设计便于部署。未来研究将关注文本识别及模型优化。
Identification of DNA-binding Proteins by Incorporating Evolutionary Information into Pseudo Amino Acid Composition via the Top-n-gram Approach
02-22
标题《通过引入进化信息到伪氨基酸组成中识别DNA结合蛋白的Top-n-gram方法》和描述《通过引入进化信息到伪氨基酸组成中识别DNA结合蛋白的Top-n-gram方法》所涉及的知识点主要集中在生物信息学领域，特别是蛋白质结构...
CCL: Cross-modal Correlation Learning With Multigrained Fusion by Hierarchical Network 论文笔记
sunshine__0411的博客
11-27 1274
摘要&introduction 大多数现有的基于深度神经网络（DNN）的方法采用两阶段学习框架：第一个学习阶段是为每个模态生成单独的表示，第二个学习阶段是利用跨模态相关学习跨模态公共表示。 现有方法有三个局限性： 1）在第一个学习阶段，只建模了模态内相关性，忽略了模态间相关性。 2）在第二个学习阶段，他们只采用单一损失正则化的浅层网络，而忽略了模态内与模态间的内在联系，...
Word Embeddings 学习笔记
fyinh_的博客
08-13 2292
contextual语言模型的总结 完成日期：2019.08.12   GloVe，CBOW，SkipGram等浅层模型学习的Embedding存在一个严重的问题，那就是每个词只有一个固定的Embedding，完全忽略了词上下文环境的不同对语义的影响。   比如说：你别打扰他，他正在算账呢！ 好了，这回算你赢，下回我再跟你算账！   又比如：这些苹果又大又红。 你刚刚买的苹果手机真不错。 明显...
基于EEG信号的情绪分析数据库DEAP论文调研
qrlhl的博客
05-15 2万+
DEAP数据库包含了对于40个实验，32位受试者的32导联脑电数据，情绪标签（Russell二维情绪空间）由受试者给出，可以用来测试情绪分类算法的有效性。以下调研针对的是2016-2017年采用DEAP数据库进行情感分类的论文。 序号 年份 题目 预处理 特征 模型 结果 简介 1 2017 Using Deep and Convoluti...
深度自动编码器（Deep Auto-encoder）
one_super_doer的博客
02-06 1万+
深度自动编码器（Deep Auto-encoder） 本文是学习B站上李宏毅老师的机器学习笔记。 Auto-encoder 它做的事情和PCA、t-SNE一样，都是要降维。只是这里用网络结构来降维，降维的网络被称为Encoder，这个Encoder就是很多个隐层网络的网络结构，输入一张图片后会输出降维以后的结果。这个结果比PCA的结果复杂是因为它不是一个线性的东西。 通用有一个Decode...
Deeplearning4j 实战（4）：Deep AutoEncoder进行Mnist压缩的Spark实现
万宫玺的专栏
02-20 4488
Eclipse Deeplearning4j GiChat课程：https://gitbook.cn/gitchat/column/5bfb6741ae0e5f436e35cd9fEclipse Deeplearning4j 系列博客：https://blog.youkuaiyun.com/wangongxiEclipse Deeplearning4j Github：https://github.com/ec...
当我们在谈论 Deep Learning：AutoEncoder 及其相关模型
omnispace的博客
10-27 2110
引言 AutoEncoder 是 Feedforward Neural Network 的一种，曾经主要用于数据的降维或者特征的抽取，而现在也被扩展用于生成模型中。与其他 Feedforward NN 不同的是，其他 Feedforward NN 关注的是 Output Layer 和错误率，而 AutoEncoder 关注的是 Hidden Layer；其次，普通的 Feedforward
上海交大提出多模态框架「EmotionMeter」，更精准地识别人类情绪
Paper weekly
06-06 6648
在碎片化阅读充斥眼球的时代，越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。在这个栏目里，你会快速 get 每篇精选论文的亮点和痛点，时刻紧跟 AI 前沿成果。点击本文底部...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四）
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zouxy09的专栏
04-09 32万+
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09 作者：Zouxy version 1.0 2013-04-08 声明： 1）该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的。具体引用的资料请看参考文献。具体的版本声明也参考原文献。 2）本文仅供学
Baseline: On-the-fly stylization
05-03
The content and style features are then combined to generate a new image that preserves the content of the input image while incorporating the style of the reference image. This is achieved by ...
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